研究人员开发了一种名为PaNO的新方法,以提高光子设计中使用的神经场代理的准确性。这些代理可以加速设计过程,但现有方法可能会根据局部端口读出错误地对设备进行排名,尽管它们在全局上看起来很准确。PaNO通过将代理与设计过程对齐来解决这个问题,专注于局部边界结构和模态内容,与以前的方法相比,它显著减少了端口功率和输出配置文件的误差。 AI
影响 这项研究可能导致更高效、更准确的AI驱动的光子器件设计工具。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍光子设计中AI新方法和评估的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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